Տվյալների գիտություն ընդդեմ տվյալների հանքարդյունաբերության

BrainStation-ի Data Scientist կարիերայի ուղեցույցը կարող է օգնել ձեզ առաջին քայլերն անել տվյալների գիտության ոլորտում շահութաբեր կարիերայի ուղղությամբ: Կարդացեք տվյալների գիտության և տվյալների արդյունահանման հիմնական տարբերությունների ակնարկի համար:

Դարձեք տվյալների գիտնական

Խոսեք ուսուցման խորհրդատուի հետ՝ ավելին իմանալու համար, թե ինչպես կարող են մեր արշավները և դասընթացները օգնել ձեզ դառնալ տվյալների գիտնական:

Սեղմելով Ներկայացնել, դուք ընդունում եք մեր Պայմանները .

Չհաջողվեց ներկայացնել: Թարմացնե՞լ էջը և նորից փորձել:

Շնորհակալություն!

Շուտով կապի մեջ կլինենք։

Քանի որ աշխարհն ավելի մեծ հետաքրքրություն է ցուցաբերում տվյալների գիտության նկատմամբ, հասկանալի է, որ կարող է լինել որոշակի շփոթություն տերմինաբանության հետ կապված, որը հաճախ սխալ կերպով օգտագործվում է որպես փոխարինող: Դա նկատի ունենալով, մենք ավելի սերտ նայեցինք տվյալների գիտության և տվյալների արդյունահանման միջև եղած տարբերությանը:

Տվյալների գիտություն

Ինչպես մենք անդրադարձել ենք այս ուղեցույցի այլ ոլորտներում, տվյալների գիտությունը մի ոլորտ է, որն օգտագործում է մաթեմատիկան և տեխնոլոգիան՝ այլապես անտեսանելի օրինաչափություններ գտնելու հումքի հսկայական ծավալների մեջ, որոնք մենք ավելի ու ավելի ենք ստեղծում: Ճշգրիտ կանխատեսումներ և խելացի որոշումներ կայացնելու նպատակով տվյալների գիտությունը թույլ է տալիս մեզ գտնել այլապես աննկատելի պատկերացումներ, որոնք թաքնված են պարզ տեսադաշտում այդ տվյալների շտեմարանում:

Տվյալների գիտության բիզնեսի և հասարակության ազդեցությունը հսկայական է, և քանի որ տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացումը դառնում է ավելի ու ավելի հրատապ առաջնահերթություն խելացի ընկերությունների համար. MIT-ի հետազոտությունը ցույց է տալիս, որ այն ընկերությունները, որոնք առաջատար են տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացման հարցում, վեց տոկոսով ավելի շահութաբեր են եղել: քան իրենց մրցակիցները – տվյալների գիտության ոլորտն ազդում և փոխում է, թե ինչպես ենք մենք դիտարկում շուկայավարման լավագույն փորձը, սպառողների վարքագիծը, գործառնական խնդիրները, մատակարարման շղթայի ցիկլերը, կորպորատիվ հաղորդակցությունը և կանխատեսող վերլուծությունները:

Տվյալների գիտության նկատմամբ աճող հավատը իսկապես համահունչ է բոլոր տեսակի բիզնեսներում: Դրեզների ուսումնասիրությունը ցույց է տվել, որ խոշոր տվյալների ներդրումների համար առաջատար ճյուղերն են՝ հեռահաղորդակցությունը (95 տոկոս ընդունում), ապահովագրությունը (83 տոկոս), գովազդը (77 տոկոս), ֆինանսական ծառայությունները (71 տոկոս) և առողջապահությունը (64 տոկոս):

Տվյալների գիտությունը լայն ոլորտ է, որը ներառում է կանխատեսող պատճառահետևանքային վերլուծություն (կամ կանխատեսում է ապագա իրադարձության հնարավորությունները), հանձնարարական վերլուծություն (որը դիտարկում է մի շարք գործողություններ և դրանց հետ կապված արդյունքներ) և մեքենայական ուսուցում, որը նկարագրում է ուսուցման համար ալգորիթմների օգտագործման գործընթացը: համակարգիչներ, թե ինչպես գտնել օրինաչափություններ տվյալների մեջ և կանխատեսումներ անել:

BrainStation’s Digital Skills Survey-ը պարզել է, որ տվյալների գիտնականները հիմնականում աշխատում են նոր գաղափարների, ապրանքների և ծառայությունների մշակման վրա՝ ի տարբերություն տվյալների այլ մասնագետների, ովքեր ավելի շատ ժամանակ են կենտրոնացնում գոյություն ունեցող հարթակների օպտիմալացման վրա: Եվ Data Scientists-ը նաև եզակի է մեծ տվյալների մասնագետների մեջ նրանով, որ նրանց ամենաշատ օգտագործվող գործիքը Python-ն է:

Թեև տվյալների գիտությունը լայն ոլորտ է, դրա վերջնական նպատակը տվյալների օգտագործումն է՝ ավելի լավ տեղեկացված որոշումներ կայացնելու համար:

Տվյալների հանքարդյունաբերություն

Այնտեղ, որտեղ տվյալների գիտությունը լայն ոլորտ է, տվյալների արդյունահանումը նկարագրում է մի շարք տեխնիկա տվյալների գիտության մեջ՝ տվյալների բազայից տեղեկատվություն հանելու համար, որն այլ կերպ անհասկանալի էր կամ անհայտ: Տվյալների արդյունահանումը գործընթացի մի քայլ է, որը հայտնի է որպես

տվյալների շտեմարաններում կամ KDD-ում գիտելիքների հայտնաբերում, և, ինչպես հանքարդյունաբերության այլ ձևեր, ամեն ինչ արժե ինչ-որ արժեքավոր բան փորելու համար: Քանի որ տվյալների արդյունահանումը կարող է դիտվել որպես տվյալների գիտության ենթաբազմություն, իհարկե, կա համընկնումը. տվյալների արդյունահանումը ներառում է նաև այնպիսի քայլեր, ինչպիսիք են տվյալների մաքրումը, վիճակագրական վերլուծությունը և օրինաչափությունների ճանաչումը, ինչպես նաև տվյալների արտացոլումը, մեքենայական ուսուցումը և տվյալների փոխակերպումը:

Այն դեպքում, երբ տվյալների գիտությունը գիտական ​​ուսումնասիրության բազմապրոֆիլ ոլորտ է, տվյալների արդյունահանումը ավելի շատ վերաբերում է բիզնես գործընթացին և, ի տարբերություն մեքենայական ուսուցման, տվյալների հանքարդյունաբերությունը զուտ ալգորիթմներով չէ: Մեկ այլ հիմնական տարբերությունն այն է, որ տվյալների գիտությունը զբաղվում է բոլոր տեսակի տվյալների հետ, որտեղ տվյալների արդյունահանումը հիմնականում վերաբերում է կառուցվածքային տվյալներին:

Տվյալների արդյունահանման նպատակը մեծապես ցանկացած թվով աղբյուրներից տվյալներ վերցնելն ու դրանք ավելի օգտագործելի դարձնելն է, որտեղ տվյալների գիտությունը ավելի մեծ նպատակ ունի ստեղծել տվյալների վրա հիմնված արտադրանք և կայացնել տվյալների վրա հիմնված բիզնես որոշումներ: